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申请/专利权人：广州吉谷电器有限公司

摘要：本发明公开了一种基于多源信息的冲奶控制方法及系统，该方法包括：通过设置在冲奶器上的多个传感器，获取当前用户的多个传感信息；根据所述多个传感信息，基于数据预测算法，预测所述当前用户的用户身份和操作场景；根据所述用户身份和操作场景，确定所述冲奶器对应的工作策略；根据所述工作策略，生成所述冲奶器对应的多个部件控制指令，并发送至所述冲奶器进行执行。可见，本发明能够实现更高效和更智能的冲奶器控制，提高冲奶器的自动化程度，给用户带来更好的使用体验。

主权项：1.一种基于多源信息的冲奶控制方法，其特征在于，所述方法包括：通过设置在冲奶器上的多个传感器，获取当前用户的多个传感信息；根据所述多个传感信息，基于数据预测算法，预测所述当前用户的用户身份和操作场景；根据所述用户身份和操作场景，确定所述冲奶器对应的工作策略，包括：根据所述操作场景，以及预设的场景和冲奶需求的对应关系，确定出所述操作场景对应的冲奶需求；所述冲奶需求包括冲奶温度、冲奶浓度和冲奶搅拌程度；根据所述用户身份，以及预设的身份和冲奶倾向的对应关系，确定出所述用户身份对应的冲奶倾向；所述冲奶倾向包括冲奶时长倾向和冲奶后清洗程度倾向；将所述冲奶需求和所述冲奶倾向，确定为所述冲奶器对应的工作策略；根据所述工作策略，生成所述冲奶器对应的多个部件控制指令，包括：确定目标函数为冲奶指令集合对应的温度差、浓度差、时长差均达到最小；所述温度差为所述冲奶指令集合执行后的奶温度与所述冲奶温度之间的差值；所述浓度差为所述冲奶指令集合执行后的奶浓度与所述冲奶浓度之间的差值；所述时长差为所述冲奶指令集合的执行时长与所述冲奶时长倾向之间的差值；确定限制条件包括冲奶指令集合中的搅拌控制指令对应的搅拌程度大于所述冲奶搅拌程度，冲奶指令集合中的所有指令的执行顺序符合预设的冲奶指令顺序，以及冲奶指令集合中的自清洗控制指令对应的清洗程度大于所述冲奶后清洗程度倾向；基于所述目标函数和所述限制条件，根据粒子群算法，重复迭代演算出冲奶器对应的冲奶指令集合，并通过训练好的神经网络预测每一次生成的冲奶指令集合对应的奶温度、奶浓度和执行时长，直至演算出最优的冲奶指令集合；所述训练好的神经网络通过包括有多个训练指令集合和对应的执行后的奶温度、奶浓度和执行时长的标注的训练数据集训练得到；将所述最优的冲奶指令集合中的所有指令，确定为所述冲奶器对应的多个部件控制指令，并发送至所述冲奶器进行执行。

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